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针对卫星云图中的灾害天气数据存在严重不平衡问题,提出一个结合生成对抗学习(GAN)和迁移学习(TL)的卷积神经网络(CNN)框架以解决上述问题进而提高基于卫星云图的灾害天气分类精度。该框架主要包含基于GAN的数据均衡化模块和基于迁移学习的CNN分类模块。上述2个模块分别从数据和算法层面解决数据的类间不平衡问题,分别得到一个相对均衡的数据集和一个可在不同类别数据上提取相对均衡特征的分类模型,最终实现对卫星云图的分类,提高其中灾害天气的卫星云图类别分类准确率。与此同时所提方法在自建的大规模卫星云图数据上进行了测试,消融性和综合实验结果证明了所提数据均衡方法和迁移学习方法是有效的,且所提框架模型对各个灾害天气类别的分类精度都有显著提升。 相似文献
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基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释(LIME)的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。 相似文献
364.
高超声速巡航导弹攻防对抗仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在当前日益复杂的作战环境下,有必要对高新技术导弹武器系统进行攻防对抗研究。针对攻防对抗这一复杂的动态过程,建立了高超声速巡航导弹攻防对抗仿真体系,并在此体系框架下,分别给出了作战环境模型、结果评判模型和进攻方与防御方的交战仿真模型。根据所建立的数学模型,计算出高超声速巡航导弹的突防概率与毁伤概率,最后得到高超声速巡航导弹的作战效能。仿真结果表明,减小高超声速巡航导弹的雷达反射截面积(RCS)和增大高超声速巡航导弹的巡航速度是提高其突防效能和作战效能的重要手段。 相似文献
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针对传统的入侵检测方法在未知攻击上表现不佳、且没有考虑信息不足的情况对于决策的影响的问题,本文提出了一种基于三支决策和数据增广的入侵检测算法CGAN-3WD。算法利用条件生成对抗网络来满足三支决策理论对数据信息的需求。首先基于三支决策理论对网络行为做出决策,将网络行为划分至正域、负域以及边界域中;之后基于条件生成对抗神经网络来完成数据增广,生成新的样本数据,从而为分类器提供更多的信息以支撑分类器将边界域转化为正域或者负域。NSL-KDD数据集被用于本文的实验中,实验证明,本文提出的算法CGAN-3WD在对入侵行为的检测上要优于对比的方法,能够有效地检测出入侵行为。 相似文献
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卫星导航定位设备的“生存”环境日益复杂、严峻,各类电子对抗、干扰欺骗十分激烈,人为干扰已成为卫星导航定位安全与对抗的重点。针对传统手段无法有效应对干扰复杂性、全面性、系统性的不足,本文在分析“OODA环”理论和实践转化的基础上,结合复杂环境下“干扰-抗干扰”的整体对抗过程,优化“OODA环”运行,将其与卫星导航定位安全与对抗应用进行耦合,提出基于“环境感知-筛选隔离-检测识别-效能评估-策略规划-对抗反制-回访反馈-再感知”的卫星导航定位安全与对抗不定向循环链路,并对拓展、映射的七个环节及关键技术进行分析、论证。通过引入“循环”和“不定向”两个概念,不仅实现了周期性外循环和部分环节内循环的嵌套迭代和导向性传输的运行机制;而且优化了内循环的自由度,使得各环节互联且独立、循环但不定向,有效增强了卫星导航定位安全与对抗的鲁棒性。本文的设计思路可加快实现循环链路的动态闭环,提高对抗的整体效能,在实践应用和技术论证中具有一定的参考价值。 相似文献